简谈app运营人员进行用户行为分析的三大重要方法

在app运营过程中,用户行为分析是一种比较常见的数据分析方法,它主要以用户在app当中进行点击为日志,分析用户在app各个模块当中的流转规律和特点,下面我就给大家介绍一下,app运营人员进行用户行为分析的重要方法都有哪些。

在app运营过程中进行用户行为路径分析的主要场景有哪些?

简谈app运营人员进行用户行为分析的三大重要方法

移动开发app 经过总结之后发现,在app运营过程中进行用户行为路径分析,主要的场景有以下这三个:
1.识别用户典型路径分析用户特征
app运营人员在进行用户特征分析的时候,经常使用的数据有性别,地域等统计数据,或者订单量,订单率等等数据,用户访问路径数据,为运营人员了解用户的特征打开了一扇大门,就比如对于一款图片制作类app来说,运营人员就可以通过用户的操作数据,区分出制作上传音乐的制作型用户,喜欢互动点赞的互动型用户,只是浏览看图的潜水型用户,从不上传内容只下载内容的消费型用户等等。
2.对产品设计进行优化和改进
进行用户行为路径分析,对产品首页的设计改进起到了很大的帮助作用,它可以用于监测和优化期望用户路径中各个模块的转化率,还可以发现产品某些比较冷僻的功能点,就比如一款视频创作类的app,从开始制作视频到最后发布视频的过程中,用户往往会进行一系列的剪辑操作,通过对用户的路径进行分析,运营人员可以清晰的看到哪一类工具是用户所喜爱的,哪些工具比较冗长繁琐,再对app的功能进行改进,就可以优化用户的体验。如果app运营人员在进行路径分析的过程中,发现用户的创作数量和用户被点赞,被评论及分享的行为密切相关,就可以考虑增加app的社交属性,增加用户的粘性和创作欲望。
3.app运营中进行监控
app产品关键模块的转化率,本身就是一项非常重要的产品指标,通过路径分析验证相应的运营活动结果,可以方便运营人员进一步了解运营活动的效果。有关提高app用户转化率的方法,大家可以查看小思之前所写的《简析app运营人员降低产品使用门槛提高转化率的五大可行方法》一文。
获取路径行为数据的方法有哪些?
在进行数据分析的时候,所依赖的主要数据就是服务器当中的日志数据,日志数据可以记录用户操作app的每一个步骤,运营人员可以通过工具,将数据分析SDK植入到app当中,这样运营人员就可以获得应用当中的所有用户行为数据,在每个app当中,并不是所有的事件都具有相同的价值,小思在这里推荐大家,使用层级化的自定义事件布点方式,将每一个事件都划分为事件,属性及属性值三个层次。
漏斗分析模型和路径分析之间有什么关系?
以上所说的路径分析和漏斗模型有一定的相似之处,漏斗分析可以看作是路径分析当中的一种特殊情况,是针对少数人为特定模块和事件节点进行的路径分析。
漏斗模型通常是对用户在app当中一系列关键节点的描述,这些关键节点通常是app运营人员人为指定的,就比如在购物类的app当中,用户从购买到支付主要经过了4个比较重要的节点,商品浏览,将商品加入到购物车当中,进行结算,成功付款,从第一步到第四步,经历关键节点的人数越来越少,各个节点的转化率呈现出漏斗形状,运营人员可以根据各个环节的转化效果和运营效果进行监控和管理,对于转化率比较低的环节进行分析。
路径分析和漏斗模型的不同之处在于,它通常是对每一个用户的行为路径进行跟踪和记录,以此为基础分析用户行为路径的特点,及每一步转化路径的用户来源和去向,每一步的转化率,漏斗模型是事先人为主动的设置了若干个关键点的节点路径,路径分析是探索性的挖掘整体的用户行为路径,找到用户的主流路径,甚至还有可能会发现一些事先不为人知的有趣模式路径,通过漏斗模型,可以简单直观的计算并展示出相关的转化率。
app运营人员进行用户行为分析的重要方法有哪些?
移动开发app app运营人员在进行用户行为路径分析的时候,比较重要的方法有以下这三个:
1.朴素便利统计和可视化分析探索
通过布点所获得的用户行为数据,app运营人员可以用最简单直接的方法,对用户路径点击流数据进行统计,并且用数据可视化方法,将数据更为直观的呈现出来,D3.js啊现在最为流行的数据可视化库之一,运营人员可以利用SunburstPartition对用户群体的事件路径点击情况,层层向外推进,代表了用户从开始使用app产品到离开app的整个行为统计,sunburst事件路径图可以帮助运营人员快速定位用户的主流使用路径。通过提取特定用户或者特定模块之间的路径行为数据,并且使用sunburst事件路径图进行分析,可以定位到更加深层次的问题。
2.基于关联分析的序列路径挖掘方法
提到关联数据分析,就必须要提到数据挖掘的经典案例”啤酒和尿布“,将超市当中所售卖的商品当作一个购物篮,运用关联规则算法,对存储在数据库当中的购买行为进行分析,发现10%的用户同时购买了尿布和啤酒,而且在所有购买了尿布的用户当中,70%的用户购买了啤酒,因此超市将啤酒和尿布两种商品摆放在一起,提升了两种商品的销售额。
运营人员不妨将用户使用app时所操作的每一个事件,都看成”购物篮“当中的一系列商品,与”购物篮“不同的是,app当中的所有用户行为都是存在着严格的先后顺序的,运营人员可以通过改变关联规则算法的方式,挖掘存在严格先后顺序的频繁用户行为路径,既可以考量发掘出来的规则序列路径所体现出的产品逻辑,也可以比较不同用户群体之间的规则序列路径。
3.社会网络化分析
app运营人员可以将app产品当中的每一个模块事件看到一个一个节点,节点和节点之间通过某种特定的方式组成了一个特定的网络图,将这些基于网络结构的分析方法统称为社会网络分析
社会网络分析当中的一些分析方法可以运用到app用户行为分析路径当中,就比如节点的中心性分析,节点的影响力建模,社区发现等等,通过中心性分析,app运营人员可以分析哪些模块事件处于中心地位,或者作为枢纽将哪两个模块连接,成为大多数模块事件的最终目的地,通过社区发现,app运营人员可以分析整个网络当中是否存在着一些”小圈子“,既用户最喜欢进行操作的一小部分行为路径,这部分路径又和其它的模块相对独立。
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